大家都拿 AI 來做什麼？Google 數了 1,465 萬則對話，超過 86% 不在工作上

先講這份報告

2026 年 7 月 23 日，Google 發了一份研究報告，名字叫 AI & Economy ATLAS v1.0。做的事情很單純：把自家 AI 產品上的對話撈出來，看大家到底拿 AI 在做什麼。

樣本是 14,653,926 則去識別化的使用者互動，取樣期間 2026 年 4 月 6 日到 4 月 19 日，兩個禮拜。資料來自三個地方，Gemini App、Google AI Mode、Gemini API，涵蓋 150 多個國家、140 種語言、800 種職業、4,000 種任務。多數報導寫的是「1,500 萬則」，那是四捨五入的說法，論文原文寫的就是那個沒有進位的數字。

最反直覺的一句話在報告的重點摘要裡：超過 86% 的對話發生在工作以外。原文的講法是沒有領薪水的個人生活、家務，以及休閒活動。

那八成六都在問什麼？報告的做法是把每一則對話「在講哪一件生活裡的事」，對到美國時間運用調查的活動分類。那套分類是美國官方拿來統計人一天時間怎麼分配的，本來就不是為 AI 設計，當成尺剛好中立。

排名長這樣。第一名是社交、放鬆與休閒，26.4%，報告舉的例子是打電動、看電視電影、閱讀、朋友聚會。第二名是教育，20.7%，例子是上課、學東西、練一項技能。這兩類加起來就快一半。接著是家務 11%、個人照顧 9%、消費購物 5.2%、專業與個人照護服務 4.8%。排最後的是交通移動，只有 2.7%，愈需要動到身體的事，愈少人拿去問 AI。

Google 在公告裡另外點名一種：跟政府打交道的那些麻煩事，報稅、辦執照、繳罰單。換到台灣大概就是報稅、換駕照、查停車費這種每次都要重新查規則的事。

工作那一邊呢？報告的說法是廣度很大、深度很淺。68% 的職業裡有人在用 AI，這些職業合計佔美國就業 88% 以上，從軟體工程師到農民、林務員都有。但深度是另一回事：一個職業的中位數只有大約 21% 的任務會用到 AI，其餘還是人在做。在那種要動腦、沒有固定流程的工作對話裡，一件事從頭到尾被 AI 做完的不到一成。超過 75% 的任務都用到 AI 的職業，只佔 3%。

所以這份資料真正在說的是，AI 現在最常出現的位置不是誰的工作被取代，是塞在生活的縫隙裡。

如果你也想試試看

這份報告最好用的地方，是它可以當一面鏡子：你自己那一份長什麼樣子？

打開手機或電腦上的 Gemini、ChatGPT 或 Claude，免費帳號就跑得起來。把平常一天的作息講一遍，貼這句：

我平常一天大概是這樣過的：（通勤、上班、接小孩、晚上追劇、週末煮飯，照你的實際情況寫）。
請照這幾個時段，各給我三件可以問你的事，每一件都寫成一句我可以直接複製的問法，不要舉工作上的例子。

第一輪它給的多半很普通，像是「幫我推薦晚餐」。那不是它不行，是條件給得太少。把不喜歡的那幾條講出來，要它換一批，第二輪才會出現用得上的。

還有一件事要先說。講作息一定會帶到生活細節，家人姓名、小孩讀哪間學校、住哪一區、車牌，這些先拿掉再貼，或者自己覺得給出去沒差再放上去。東西送出去就離開你手上了，這個判斷要自己做，不要為了省事整段照搬。

玩進階一點

不知道先試哪一件，就從不在工作上的那幾類挑前兩名：社交、放鬆與休閒 26.4%、教育 20.7%，加起來就快一半。

排第一的那類，空格填自己的：「這週末想放鬆，我喜歡＿＿＿，給我三部片，每部一句話」。

排第二的那類，換這句：「我想學＿＿＿，每天只有通勤二十分鐘，這週每天問一件」。

不用先去找教學，想怎麼玩直接跟它講。

關於這份資料看不到的事，這段請一定要看

看到 86% 這種數字，最容易發生的事情不是記錯，是讀太多。報告自己列了限制，這三條最該知道。

第一，公司裡在用的那些沒算進來。付費 Gemini API 的內容不在資料裡，Google Workspace、Gemini Enterprise、AI Overviews、Google 翻譯也都不在。報告寫得很明白：企業的用法可能被低估。所以「86% 不在工作上」這個比例，本來就會偏向生活那一邊。

第二，它量的是行為，不是結果。報告的原句是量的是互動行為，不是確定的生產力產出。一段對話跑完了，不代表使用者真的達成目的、省到時間，或產生了經濟價值。

第三，這只有 Google 的三個產品。ChatGPT、Claude 這些都不在裡面，所以它畫出來的是 Gemini 的樣子，不是全部 AI 的樣子。

另外還有一條容易被忽略：報告記的是大家現在怎麼用，不是 AI 能做到什麼。沒開始用的人不在資料裡，還沒有人想到的用法也不在。

把這幾條放回去，這份東西的正確讀法就出來了：它是一張「大家平常拿 AI 在問什麼」的地圖，不是「AI 有多好用」的成績單。地圖告訴你別人都往哪裡走，走不走得通，還是要自己走一趟。

這系列只做一件事，讓你看到 AI 現在可以做到什麼。合不合你的生活，自己試最準。

資料來源

ATLAS v1.0 論文全文（arXiv HTML 版，數字與原句都出自這裡）：https://arxiv.org/html/2608.00038

arXiv 摘要頁：https://arxiv.org/abs/2608.00038

Google 官方部落格 Understanding the AI economy，2026 年 7 月 23 日：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/

Google 官方 PDF 版（超過 10MB，要引用建議看上面的 arXiv HTML）：https://ai.google/static/documents/GoogleATLASv1.pdf

上面每個數字都回論文原文對過，分類名稱與例子照原文，中文說法與台灣的對應場景是自己寫的。官方部落格與論文有一處數字不同，部落格寫那些職業佔美國就業 90%，論文寫 88% 以上，本文一律採論文的版本。